Secondo uno studio pubblicato su Chaos, condotto dall’Università Statale dell’Ohio, le previsioni meteo potrebbero diventare 240mila volte più veloci, e potrebbero essere realizzate con semplici pc anziché supercomputer, grazie all’intelligenza artificiale (AI): ciò grazie alla tecnica innovativa basata sulla combinazione di una metodologia di apprendimento automatico di nuova generazione e di un nuovo e più efficiente algoritmo.
Sistemi complessi e caotici come i fenomeni meteorologici sono molto difficili da prevedere, a causa della quantità di variabili coinvolte: per previsioni accurate, bisognerebbe non solo conoscere bene ognuna di queste variabili, ma anche le equazioni che descrivono come le variabili interagiscono tra loro, un’impresa impossibile.
Con il nuovo metodo, i ricercatori sono riusciti a prevedere il comportamento di sistemi estremamente complessi come i fenomeni meteorologici, utilizzando un computer “normale” al posto dei supercomputer e richiedendo molti meno dati per addestrare il sistema.
Con il nuovo algoritmo per l’apprendimento automatico, i ricercatori Wendson de Sa Barbosa e Daniel Gauthier sono riusciti a ridurre da 500mila a 400 i dati utilizzati per l’addestramento della AI, raggiungendo un’accuratezza uguale o migliore. Gli autori dello studio, inoltre, hanno potuto utilizzare un normale laptop con Windows 10 al posto di un supercomputer, ottenendo le previsioni in una frazione di secondo.
“È molto eccitante, riteniamo che questo sia un progresso sostanziale in termini di efficienza dell’elaborazione dei dati e accuratezza delle previsioni nel campo dell’apprendimento automatico,” ha dichiarato de Sa Barbosa. “Imparare a prevedere questi sistemi estremamente caotici è una delle grandi sfide della fisica e comprenderli potrebbe aprire la strada a nuove scoperte“.
